Qwen3.8-Max di Alibaba con 2,4 trilioni di parametri è arrivato questa settimana, proprio mentre i sistemi cinesi si sono spinti fino al 46% del traffico di token enterprise statunitense, erodendo spazio a GPT-5.6 di OpenAI.
Punti chiave:
- Qwen3.8-Max di Alibaba dispone di 2,4 trilioni di parametri complessivi e ne attiva 95 miliardi per richiesta; i pesi open source sono attesi per la prossima settimana.
- GPT-5.6 Sol resta in testa nel benchmark di coding agentico pubblicato da Alibaba, ma il margine è ristretto e i risultati non sono ancora certificati da laboratori indipendenti.
- OpenAI ha tagliato dell’80% il suo tier più economico il 30 luglio, tre settimane dopo il lancio, mentre i modelli cinesi guadagnavano volumi.
I benchmark di Qwen3.8-Max mettono alla prova GPT-5.6 Sol
Alibaba ha presentato il modello il 3 agosto: un sistema “mixture-of-experts” con 2,4 trilioni di parametri totali, ma solo 95 miliardi effettivamente attivati per ciascuna richiesta.
Il gruppo ha annunciato che i pesi open source del modello di punta e di una versione più piccola da 27 miliardi di parametri saranno caricati sui repository pubblici la prossima settimana, interrompendo la sequenza di release chiuse per la sua linea top di modelli. Alibaba ha anche pubblicato una tabella completa dei benchmark.
Secondo questi dati, Qwen3.8-Max ottiene un punteggio di 86,6 su Terminal-Bench 2.1, un test di programmazione agentica in cui GPT-5.6 Sol di OpenAI è ancora in testa con 88,8. Su SWE-bench Pro Qwen3.8-Max si ferma a 67,7 contro gli 80,0 di Claude Fable 5 di Anthropic, mentre su OSWorld-Verified, un benchmark sull’uso autonomo del computer, il modello di Alibaba rivendica un 86,1 rispetto all’83,2 di Sol.
Nessun laboratorio indipendente ha ancora replicato questi risultati. Alibaba sostiene che il modello abbia trascorso 16 giorni a sviluppare da solo uno strumento da riga di comando, trasformando le richieste degli utenti in codice funzionante e gestendo in autonomia la fase di test. Sviluppatori e ricercatori hanno messo in dubbio sia la dimostrazione sia le condizioni di licenza.
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Ion Stoica: il divario della Cina si assottiglia
Ion Stoica, informatico dell’Università della California, Berkeley e cofondatore della piattaforma di benchmark Arena, ha valutato a fine luglio che i modelli cinesi open-weight sono ormai in ritardo di soli due-tre mesi rispetto ai laboratori statunitensi di frontiera. In precedenza stimava il gap in sei-nove mesi, un’accelerazione che riflette un anno di rilasci aperti da parte di DeepSeek e della linea GLM di Z.ai.
«Sono i prezzi a fare la differenza», osserva Harpreet Arora, responsabile dell’infrastruttura agentica di Vercel, descrivendo team di ingegneri che indirizzano il lavoro ordinario verso il modello più economico in grado di garantire la qualità minima richiesta. Justin Summerville di OpenRouter ha misurato un vantaggio di costo dei sistemi cinesi open tra il 60% e il 90%. L’instradamento dei carichi segue semplicemente la convenienza economica.
I prezzi di GPT-5.6 per difendere la fascia di volume
OpenAI ha tagliato il prezzo del tier Luna dell’80% il 30 luglio, tre settimane dopo il lancio della famiglia GPT-5.6, portandolo a 0,20 dollari per milione di token in input e 1,20 dollari per milione di token in output. Il tier Terra è stato scontato del 20%, mentre il modello di punta Sol è rimasto invariato a 5 dollari per milione di token in input e 30 dollari in output.
La struttura di prezzo mantiene un forte premio sul top di gamma, lasciando che i livelli inferiori si contendano i volumi che i laboratori cinesi hanno eroso per tutto l’anno.
I modelli di origine cinese sono saliti da una quota del 4,5% del volume di token statunitense su una grande piattaforma di instradamento nella prima metà del 2025 a oltre il 30% ogni settimana da febbraio, con un picco al 46%. Ricercatori della Stanford University hanno rilevato a marzo un vantaggio del modello americano leader ridotto al 2,7%, contro differenziali che nel 2023 arrivavano fino a 31,6 punti percentuali.
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